Wyzwania
Najwieksze zrodla strat w konserwacji przemyslowej.
Tradycyjne strategie konserwacji - czy to reaktywne, czy sztywne podejscia czasowe - nie nadazaja za nowoczesnymi wymaganiami przemyslowymi.
Nieoczekiwane awarie sprzetu
Niezapowiedziane awarie sprzetu przemyslowego powoduja natychmiastowe straty produkcyjne. Awaria krytycznej maszyny moze sparalizowac caly lancuch produkcji, a naprawy awaryjne kosztuja nawet pieciokrotnie wiecej niz planowane interwencje.
Przedwczesna lub spozniona interwencja
Konserwacja prewencyjna oparta na czasie ignoruje rzeczywisty stan maszyny. Prowadzi to do niepotrzebnych wymian czesci, podczas gdy prawdziwe problemy nie zawsze sa wykrywane na czas - i awarie nadal wystepuja.
Nieprzejrzysty status parku maszynowego
Dzienniki konserwacji, arkusze Excela i wiedza przechowywana w glowach ludzi - rozproszone dane uniemozliwiaja podejmowanie swiadomych decyzji. Kierownik konserwacji nie widzi rzeczywistego stanu i ryzyk calego parku maszynowego.
Wlasny model AI
Nasz model predykcyjny uczy sie, jak zachowuja sie Twoje maszyny.
Safetypro nie jest generycznym oprogramowaniem do konserwacji. Nasz wlasny model predykcyjny zostal zbudowany specjalnie do konserwacji sprzetu przemyslowego. System tworzy unikalny profil dla kazdej maszyny: uczy sie wzorcow pracy, rozpoznaje sygnaly degradacji i przewiduje awarie - zanim nastapią.
Dedykowany silnik
Nie generyczne rozwiazanie AI - model predykcyjny Safetypro zostal specjalnie opracowany i zoptymalizowany pod katem konserwacji sprzetu przemyslowego.
Rozpoznawanie wzorcow
Algorytm uczy sie z pelnej historii zycia sprzetu: rejestrow konserwacji, zgloszen usterek, danych z czujnikow i warunkow pracy, aby identyfikowac wzorce awarii.
Wczesne ostrzeganie
Model alarmuje na tygodnie przed faktyczna awaria, okreslajac potrzebe interwencji, jej pilnosc i zalecane dzialanie.
Samopoprawiajaca sie dokladnosc
Kazde wykonane zlecenie pracy sluzy jako informacja zwrotna. Model osiaga optymalna dokladnosc w ciagu 3-6 miesiecy i ciagle sie poprawia.
Funkcje
Wszystko, czego potrzebujesz, aby zdigitalizowac konserwacje przemyslowa.
Safetypro zapewnia kompleksowy zestaw narzedzi do konserwacji predykcyjnej sprzetu przemyslowego: od monitoringu stanu przez prognozowanie awarii po analityke wydajnosci.
Wlasny model predykcyjny
Wewnetrzny model AI Safetypro analizuje dane eksploatacyjne sprzetu i historie konserwacji. Rozpoznaje wzorce awarii i przewiduje z tygodniowym wyprzedzeniem, ktora maszyna wymaga uwagi - zanim nastapi awaria.
Monitoring stanu maszyn
Monitoring krytycznych parametrow sprzetu w czasie rzeczywistym: temperatura, wibracje, cisnienie, zuzycie energii. System natychmiast sygnalizuje nietypowe wartosci i anomalie, umozliwiajac wczesna interwencje.
Konserwacja oparta na stanie
Planuje interwencje na podstawie rzeczywistego stanu maszyny, a nie sztywnych interwalow czasowych. Model predykcyjny oblicza optymalny czas konserwacji, minimalizujac zarowno przestoje, jak i niepotrzebne interwencje.
Kompletne zarzadzanie parkiem maszynowym
Rejestruj i sledz caly sprzet przemyslowy na jednej platformie: maszyny CNC, prasy, kompresory, pompy, przenosniki i niestandardowe linie produkcyjne. Dane techniczne, dokumenty i protokoly konserwacji w jednym miejscu.
Prognozowanie awarii
System oblicza prawdopodobienstwo awarii dla kazdego urzadzenia na podstawie danych historycznych i parametrow w czasie rzeczywistym. Tworzy liste priorytetow, aby zespol konserwacji zawsze zajmowal sie najpilniejsza maszyna w pierwszej kolejnosci.
Przemyslowe raporty KPI
MTBF, MTTR, OEE, dostepnosc i koszty konserwacji wedlug grup sprzetu. Szczegolowe raporty udowadniaja ROI strategii predykcyjnej i wspieraja decyzje inwestycyjne.
Jak to dziala
Konserwacja predykcyjna w czterech krokach.
Safetypro buduje zamknieta petle zwrotna: wszystkie dane i doswiadczenie wracaja do modelu predykcyjnego, ktory staje sie coraz dokladniejszy.
Zbieranie danych
System ciagle zbiera dane eksploatacyjne maszyn: wartosci z czujnikow, historie konserwacji, zgloszenia usterek i parametry pracy. Obslugiwane sa zarowno czujniki IoT, jak i reczne wprowadzanie danych.
Analiza predykcyjna
Wlasny model AI Safetypro przetwarza dane, identyfikuje trendy degradacji i oblicza prawdopodobienstwo awarii. Model ciagle sie uczy, dostarczajac coraz dokladniejsze prognozy.
Planowana interwencja
System automatycznie generuje zlecenia pracy, przydziela technikow i wpasowuje konserwacje w harmonogram produkcji. Technicy otrzymuja instrukcje, listy czesci i dokumentacje na telefon.
Ciagle uczenie sie
Kazda wykonana interwencja wraca do modelu predykcyjnego. AI uczy sie z doswiadczenia: coraz dokladniej prognozuje awarie i coraz efektywniej optymalizuje harmonogram konserwacji.
Wyniki
Wyniki przemyslowe, ktore mowia same za siebie.
Na podstawie doswiadczen naszych klientow przemyslowych, ktorzy przeszli na konserwacje predykcyjna, wdrozenie Safetypro przynosi natychmiastowa i wymierna poprawe niezawodnosci sprzetu i kosztow operacyjnych.
60%
Mniej nieplanowanych przestojow
40%
Nizsze koszty konserwacji
3-5x
Szybsze wykrywanie usterek
FAQ
Najczesciej zadawane pytania.
Tradycyjne oprogramowanie do konserwacji uzywa planowania czasowego: generuje zadania w stalych odstepach (np. miesiecznych, kwartalnych) niezaleznie od rzeczywistego stanu maszyny. Model predykcyjny Safetypro natomiast uczy sie na rzeczywistych danych eksploatacyjnych sprzetu - historii konserwacji, wartosciach z czujnikow, wzorcach awarii - i prognozuje potrzebe interwencji na podstawie rzeczywistego stanu maszyny. Eliminuje to zarowno niepotrzebna, jak i spozniona konserwacje.
Model uczy sie na historii konserwacji sprzetu i danych eksploatacyjnych. Na poziomie podstawowym wystarczy historia zgloszen usterek i wykonanych konserwacji - mozna to osiagnac recznym wprowadzaniem danych. Integracja czujnikow IoT (temperatura, wibracje, cisnienie, zuzycie energii) znaczaco zwieksza dokladnosc. System generuje wiarygodne prognozy juz na podstawie 3-6 miesiecy danych historycznych.
Model predykcyjny Safetypro prognozuje awarie ze srednia dokladnoscia 85-92%, w zaleznosci od typu sprzetu i dostepnej ilosci danych. Model ciagle uczy sie na nowych danych, wiec dokladnosc poprawia sie z czasem. Wskaznik falszywych alarmow zazwyczaj utrzymuje sie ponizej 5%, co jest uwazane za wybitny wynik w branzy.
Niekoniecznie. Model predykcyjny moze uczyc sie na recznie rejestrowanych danych konserwacyjnych - zgloszeniach usterek, wykonanych pracach, wymienionych czesciach. Dodanie czujnikow IoT naturalnie zwieksza dokladnosc prognoz, ale Safetypro mozna wdrazac krok po kroku: zacznij od recznego wprowadzania danych, a potem stopniowo dodawaj czujniki do krytycznego sprzetu.
Praktycznie do kazdego sprzetu przemyslowego: maszyny CNC, prasy, kompresory, pompy, generatory, systemy chlodzenia, przenosniki, maszyny pakujace, roboty spawalnicze i niestandardowe linie produkcyjne. Dzieki elastycznej konfiguracji system obsluguje kazdy protokol konserwacji i parametr techniczny.
Model predykcyjny Safetypro nie tylko wskazuje, kiedy interwencja jest potrzebna - podaje okno czasowe: np. 'potrzebna w ciagu najblizszych 2-4 tygodni'. Pozwala to kierownikowi konserwacji dostosowac interwencje do harmonogramu produkcji - podczas zmian, weekendow lub planowanych przestojow. System automatycznie generuje zlecenie pracy na wybrany termin.
Podstawowa konfiguracja (rejestracja sprzetu, konfiguracja obiegow pracy) trwa 1-2 tygodnie. Model predykcyjny natychmiast zaczyna zbierac dane i uczyc sie. Pierwsze uzyteczne prognozy pojawiaja sie w ciagu 4-8 tygodni, a optymalna dokladnosc modelu osiagana jest po 3-6 miesiacach. Nasz zespol ekspertow wspiera Cie przez caly proces wdrozenia i dostrajania.